BAB 5 PENUTUP
4.5 Proses Pengolahan Data
4.5.2 Proses Pengolahan Analisa Regresi
Proses penyeleksian variabel harus sesuai dengan syarat metode analisis regresi, bahwa variabel bebas yang akan dipakai dalam model adalah yang mempunyai korelasi dengan tingkat hubungan minimal sedang terhadap variabel terikat. Pada tabel 4.10 di atas dapat dilihat bahwa variabel bebas yang mempunyai tingkat hubungan minimal sedang variabel terikat jumlah perjalanan adalah jumlah anggota keluarga (X1). Hasilnya adalah sebagai berikut:
Hubungan korelasi:
Y - X3 r = 0,312 X3- X1 r = 0,428 X3- X2 r = 0,015 X3- X4 r = 0,114 X3- X5 r = 0,011
Dengan analisa regresi menggunakan program SPSS 21.0 maka persamaan yang mungkin terjadi yaitu:
Dengan satu variabel (X3)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .312a .097 .088 27.70742
a. Predictors: (Constant), kodex3
ANOVAa
Model Sum of
Squares
Df Mean Square F Sig.
1 Regression 8090.263 1 8090.263 10.538 .002b
Residual 75234.737 98 767.701
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), kodex3
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 78.772 9.139 8.619 .000
kodex3 -15.973 4.920 -.312 -3.246 .002
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 78,772+ 15,973 X3 Dengan nilai korelasi R
= 0,497 dan determinasi R2 = 0,312 Dengan dua variabel (X3 – X1)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .326a .106 .088 27.70714
a. Predictors: (Constant), kodex3, kodex1
ANOVAa
Model Sum of
Squares
Df Mean Square F Sig.
1 Regression 8859.509 2 4429.754 5.770 .004b
Residual 74465.491 97 767.685
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodex3, kodex1
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 84.512 10.789 7.833 .000
kodex1 -3.825 3.822 -.106 -1.001 .319
kodex3 -13.640 5.444 -.266 -2.505 .014
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 84,512 - 13,640 X3+3,825 X1 Dengan nilai korelasi R = 0,911 dan determinasi R2 = 0,106
Dengan dua variabel (X3 – X2)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .453a .205 .189 26.13396
a. Predictors: (Constant), kodex2, kodex3
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 17075.581 2 8537.790 12.501 .000b
Residual 66249.419 97 682.984
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodex2, kodex3
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 130.294 16.616 7.842 .000
kodex3 -15.715 4.641 -.307 -3.386 .001
kodex2 -26.385 7.274 -.328 -3.627 .000
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 130,294 + 15,715 X3 + 26,385 X2.
Dengan nilai korelasi R = 0,453 dan determinasi R2 = 0,205
Dengan dua variabel (X3 - X4)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .329a .108 .090 27.67846
a. Predictors: (Constant), x4rata, kodex3
ANOVAa
Model Sum of Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 9013.560 2 4506.780 5.883 .004b
Residual 74311.440 97 766.097
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), x4rata, kodex3
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 80.470 9.260 8.690 .000
kodex3 -15.352 4.948 -.299 -3.103 .003
x4rata -2.976 2.711 -.106 -1.098 .275
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 80,470 + 15,352 X3 + 2,976 X4 Dengan nilai korelasi R = 0,329 dan determinasi R2 = 0,108
Dengan dua variabel (X3 - X5).
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .508a .258 .243 25.24982
a. Predictors: (Constant), kodex5rata, kodex3
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 21482.304 2 10741.152 16.847 .000b
Residual 61842.696 97 637.554
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodex5rata, kodex3 Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 115.184 11.510 10.007 .000
kodex3 -16.192 4.484 -.316 -3.611 .000
kodex5rata -10.851 2.367 -.401 -4.583 .000
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 115,184 + 16,192 X3 + 10,851 X4 Dengan nilai korelasi R = 0,508 dan determinasi R2 = 0,258 Dengan dua variabel
Dengan tiga variabel (X3 – X1 – X2)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .457a .209 .184 26.20147
a. Predictors: (Constant), kodex2, kodex3, kodex1
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 17419.350 3 5806.450 8.458 .000b
Residual 65905.650 96 686.517
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodex2, kodex3, kodex1
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 133.158 17.143 7.767 .000
kodex3 -14.153 5.151 -.276 -2.748 .007
kodex1 -2.570 3.631 -.071 -.708 .481
kodex2 -25.877 7.328 -.322 -3.531 .001
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 113,158 - 14,153 X3+2,570 X1 25,857 X2 Dengan nilai korelasi R = 0,457 dan determinasi R2 = 0,209
Dengan tiga variabel (X3 – X1 - X4)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .360a .130 .102 27.48624
a. Predictors: (Constant), kodeX4, kodeX3, kodex1
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 10797.615 3 3599.205 4.764 .004b
Residual 72527.385 96 755.494
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodeX4, kodeX3, kodex1
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 79.560 10.318 7.711 .000
kodeX3 -19.096 5.484 -.373 -3.482 .001
kodex1 13.738 8.940 .231 1.537 .128
kodeX4 -7.329 3.908 -.261 -1.875 .064
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 19,096 13,7388 X3 + 7,738 X1 +7,329 X4 Dengan nilai korelasi R = 0,360 dan determinasi R2 = 0,130
Dengan tiga variabel (X3 – X1 - X5)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .509a .260 .236 25.35103
a. Predictors: (Constant), kodeX5, kodeX3, kodex1
ANOVAa
Model Sum of
Squares
Df Mean Square F Sig.
1 Regression 21628.217 3 7209.406 11.218 .000b
Residual 61696.783 96 642.675
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodeX5, kodeX3, kodex1
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 113.234 12.259 9.236 .000
kodeX3 -17.110 4.897 -.334 -3.494 .001
kodex1 2.709 5.685 .046 .476 .635
kodeX5 -10.900 2.379 -.403 -4.581 .000
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 113,110 + 17,110 X3+2,709 X1+ 10,900 X5 Dengan nilai korelasi R = 0,509 dan determinasi R2 = 0,260
Dengan tiga variabel (X3 – X2 – X4)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .536a .288 .265 24.86767
a. Predictors: (Constant), kodeX4, kodex2_, kodeX3
ANOVAa
Model Sum of
Squares
Df Mean Square F Sig.
1 Regression 23958.502 3 7986.167 12.914 .000b
Residual 59366.498 96 618.401
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodeX4, kodex2_, kodeX3
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 155.399 17.209 9.030 .000
kodeX3 -17.779 4.473 -.347 -3.975 .000
kodex2_ -34.128 6.942 -.426 -4.916 .000
kodeX4 -2.843 2.436 -.101 -1.167 .246
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = -155,339 + 17,779 X3+ 34,128X2+2,843 X4 Dengan nilai korelasi R = 0,536 dan determinasi R2 = 0,228
Dengan tiga variabel (X3 – X2 - X5)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .580a .337 .316 23.99690
a. Predictors: (Constant), kodeX5, kodeX3, kodex2_
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 28043.281 3 9347.760 16.233 .000b
Residual 55281.719 96 575.851
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodeX5, kodeX3, kodex2_
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 156.028 16.312 9.565 .000
kodeX3 -17.877 4.291 -.349 -4.166 .000
kodex2_ -24.992 7.404 -.312 -3.375 .001
kodeX5 -7.275 2.487 -.269 -2.925 .004
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 156,028 + 17,877 X3 +24,992 X2+ 7,275 X5 Dengan nilai korelasi R = 0,580 dan determinasi R2 = 0,337
Dengan tiga variabel (X3 – X4 – X5)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .508a .258 .235 25.37793
a. Predictors: (Constant), kodeX5, kodeX3, kodeX4
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 21497.248 3 7165.749 11.126 .000b
Residual 61827.752 96 644.039
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodeX5, kodeX3, kodeX4
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 115.507 11.762 9.821 .000
kodeX3 -16.109 4.540 -.314 -3.548 .001
kodeX4 -.389 2.554 -.014 -.152 .879
kodeX5 -10.765 2.445 -.398 -4.403 .000
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 115,507 -16,109 X 0,389 X4 + 10,765 X5 Dengan nilai korelasi R = 0,508 dan determinasi R2 = 0,258
Dengan empat variabel (X3– X1– X2– X4)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .556a .309 .280 24.61837
a. Predictors: (Constant), kodex2_, kodeX4, kodeX3, kodex1
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 25748.917 4 6437.229 10.621 .000b
Residual 57576.083 95 606.064
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodex2_, kodeX4, kodeX3, kodex1
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 151.522 17.185 8.817 .000
kodeX3 -21.531 4.936 -.420 -4.362 .000
kodeX4 -7.204 3.500 -.257 -2.058 .042
kodex1 13.762 8.007 .231 1.719 .089
kodex2_ -34.135 6.873 -.426 -4.967 .000
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = 151,522 -21,531 X3 7,204 X4 + 13,762 X1 + -34.135X2 Dengan nilai korelasi R = 0,556 dan determinasi R2 = 0,309
1. Dengan empat variabel (X3 – X2 - X4 - X5)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .582a .338 .310 24.09185
a. Predictors: (Constant), kodeX5, kodeX3, kodeX4, kodex2_
ANOVAa
Model Sum of
Squares
Df Mean Square F Sig.
1 Regression 28185.361 4 7046.340 12.140 .000b
Residual 55139.639 95 580.417
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodeX5, kodeX3, kodeX4, kodex2_
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 157.627 16.692 9.443 .000
kodex2_ -25.357 7.470 -.317 -3.395 .001
kodeX3 -17.645 4.333 -.344 -4.072 .000
kodeX4 -1.205 2.436 -.043 -.495 .622
kodeX5 -6.957 2.578 -.257 -2.699 .008
a. Dependent Variable: Y
Dependent Variable: Perjalanan Persamaan yang terbentuk adalah Y = 157,627 17,032 X3 - 25,357 X2 +1,205 X4 + 6,957 X5. Dengan nilai korelasi R = 0,583 dan determinasi R2 = 0,338
Dengan lima variabel (X3 – X1 – X2 - X4 - X5)
Model Summary Mo
del
R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .591a .349 .314 24.02630
a. Predictors: (Constant), kodex1, kodex2_, kodeX3, kodeX5, kodeX4
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 29062.275 5 5812.455 10.069 .000b
Residual 54262.725 94 577.263
Total 83325.000 99
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), kodex1, kodex2_, kodeX3, kodeX5, kodeX4
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 154.642 16.822 9.193 .000
kodex2_ -26.199 7.481 -.327 -3.502 .001
kodeX3 -20.340 4.843 -.397 -4.200 .000
kodeX4 -4.480 3.600 -.160 -1.244 .216
kodeX5 -6.293 2.627 -.233 -2.396 .019
kodex1 9.840 7.984 .165 1.233 .221
a. Dependent Variable: Y
Persamaan yang terbentuk adalah Y = -154,642 -20,340 X3 9,840 X1 + -26,199 X2+-4,480 X4 + -6,293 X5 Dengan nilai korelasi R = 0,591 dan determinasi R2 = 0,349
Dari hasil regresi diperoleh beberapa model pergerakan yang signifikan yaitu:
Tabel 4.5: Persamaan Regresi, R dan R2
No. Model regesi linear berganda R R2
1 Y = 78,772+ 15,973 X3 0.312 0.097
2 Y = 84,512 - 13,640 X3+3,825 X1 0,326 0,106
3 Y = 130,294 + 15,715 X3 + 26,385 X2. 0,453 0,205
4 Y = 80,470 + 15,352 X3 + 2,976 X4 0,329 0,108
5 Y = 115,184 + 16,192 X3 + 10,851 X4 0,508 0,258
6 Y = 113,158 - 14,153 X3+2,570 X1 25,857 X2 0,457 0,209 7 Y = 19,096 13,7388 X3 + 7,738 X1 +7,329 X4 0,360 0,130 8 Y = 113,110 + 17,110 X3+2,709 X1+ 10,900 0,509 0,260 9 Y = -155,339 + 17,779 X3+ 34,128X2+2,843 0,536 0,288 10 Y = 156,028 + 17,877 X3 +24,992 X2+ 7,275 X5 0,580 0,337 11 Y = 115,507 -16,109 X 0,389 X4 + 10,765 X5 0,508 0,258 12 Y = 151,522 -21,531 X3 7,204 X4 + 13,762 X1 + -34.135X2 0,556 0,309 13 Y = 157,627 17,032 X3 - 25,357 X2 +1,205 X4 + 6,957 X5 0,583 0,338 14 Y = -154,642 -20,340 X3 9,840 X1 + -26,199 X2+-4,480 X4
+ -6,293 X5
0,591 0,349
Tabel 4.6 : Korelasi
Correlations kenderaan_
pribadi
Pendapatan
kenderaan_pri badi
Pearson Correlation
1 .425**
,000 Sig. (2-tailed)
N 100 100
Pendapatan Pearson Correlation
. 425**
1 Sig. (2-tailed)
,000
N
100
100
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Kesimpulan :
Di tarik kesimpulan dari hasil penelitian yang di lakukan pada tanggal 15 – 17 januari 2020 di Perumahan Nasional Mandala di dapatkan hasil adanya pengaruh yang signifikan antara „‟Pemodelan Bangkitan Pergerakan Kenderaan Pada Perumahan Nasional Mandala‟‟
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN